锅炉燃烧过程的Smith-Fuzzy集成控制

针对模糊控制特点和锅炉燃烧过程的纯滞后、时变、多输入多输出特性 ,进行燃烧过程控制系统的设计。提出主蒸汽压力的Smith -Fuzzy集成控制方案 ,采用具有参数自整定功能的模糊控制器 ,并将解耦原理用于多变量模糊控制系统。仿真结果证明 ,Smith -Fuzzy集成控制比Smith -PID预估控制具有更强的鲁棒性 ,对锅炉燃烧过程具有较好的控制作用     

基于模糊预测的电站锅炉燃烧控制系统的优化设计

针对燃煤锅炉实际运行工况,建立了锅炉燃烧系统的受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型,并针对该模型设计了模糊预测控制器,充分利用广义预测控制的自校正多步预测和反馈校正等特点,将模糊控制作为广义预测控制的校正调节,并利用解耦的自治原理将锅炉燃烧系统的多变量控制问题转变为单回路控制系统的设计问题.仿真结果表明该控制系统对具有非线性、大延迟、强耦合等特性的电站锅炉燃烧系统具有很好的调节与跟踪特性.     

模糊控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用

介绍了７５ｔ／ｈ循环流化床锅炉燃烧控制系统的控制算法和软件设计，系统设计中两输入单输出的模糊控制决策为基础，采用了带自调整因子的模糊控制器以及实现主汽压回路的自动控制，并且采用了风煤比自寻优控制来提高锅炉燃烧的经济性，循环流化床锅炉近年来发展很快，但是它的自动控制问题一直没有得到很好的解决，即使实现了自动控制，也是以经典的ＰＩＤ控制居多，由于循环流化床锅炉的控制较为复杂，特别是其燃烧过程是一个具有     

基于CO／O2协调控制的燃烧经济性模糊寻优控制

针对锅炉燃烧经济性控制，提出了以烟气中ＣＯ／Ｏ２含量协调校正送风量的模糊寻优方法，并根据方法设计出一种锅炉燃烧模糊自寻优控制器，对以直接能量平衡为基础的燃烧控制系统进行了计算机仿真研究，仿真结果表明，该控制器在用于复杂的燃烧经济性控制是行之有效的。     

锅炉燃烧系统模糊控制理论的研究

结合当前的模糊控制理论,改变传统PID控制方法,采用PID控制器与模糊控制相结合的控制手段对锅炉燃烧进行控制;对锅炉控制系统中的其它自动控制系统简略予以描述,并给出燃烧控制系统与其它自动控制的接口;对锅炉燃烧的模糊一PID控制算法进行了深入地研究。     

模糊控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用

介绍了７５ｔ／ｈ循环流化床锅炉燃烧控制系统的控制算法和软件设计。系统设计中以两输入单输出的模糊控制决策为基础，采用了带自调整因子的模糊控制器以实现主汽压回路的自动控制，并且采用了风煤比自寻优控制来提高锅炉燃烧的经济性。循环流化床锅炉近年来发展很快，但是它的自动控制问题一直没有得到很好的解决。即使实现了自动控制，也是以经典的ＰＩＤ控制居多。由于循环流化床锅炉的控制较为复杂，特别是其燃烧过程是一个具有强干扰、非线性、时变、多变量的过程，很难用数学模型来进行描述，即使能够建立数学模型，也是十分粗糙的。因此，用常规的控制理论解决这种工业过程的自动控制问题就遇到了障碍。然而，模糊控制在使用中不必建立精确的数学模型，而是基于专家知识和经验，运用模糊数学理论进行模糊推理决策，因此，其应用越来越广泛。     

循环流化床锅炉燃烧系统聚类融合控制研究

影响循环流化床锅炉燃烧过程的因素或参量很多，在运行控制过程中，如何来综合考虑和有效地调节这些相关参量，使循环流化床锅炉能够安全、稳定、经济运行，已经成为控制工程领域中研究的热点问题。该文根据循环流化床锅炉燃烧过程的动态特性，提出适合该种炉型的基于信息融合的聚类控制系统(简称聚类融合控制系统)。聚类融合控制是融合多个传感器数据并聚类成反映过程运行状况的类别，根据每一类别所描述的过程行为特点采取相应的控制策略，从而实现有效的控制。将该控制系统应用于国产220t/h循环流化床锅炉获得满意的控制效果。     

基于CARIMA模型的锅炉燃烧控制系统设计及优化

针对燃煤锅炉实际运行工况,建立了锅炉燃烧系统的受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型,并对该模型设计了模糊预测控制器,根据广义预测控制(GPC)的自校正多步预测和反馈校正等特点,将模糊控制作为广义预测控制的校正调节;将锅炉燃烧控制系统划分为燃料量、送风量、炉膛压力3个控制子系统,采用模糊PID控制器对各控制子系统进行了优化.结果表明,优化后的燃料量控制系统在保证控制精度的基础上,使系统响应较平稳,跟踪速度更快;优化后的送风量和炉膛压力控制系统调节时间短,超调量和稳态误差均为0,且具有很强的抗干扰能力.     

循环流化床锅炉的模糊自整定汽压控制系统

在分析研究循环流化床锅炉燃烧率扰动下汽压被控对象动态特性的基础上，提出一种新型模糊自适应PID汽压控制系统的设计方法。这种方法直接将影响研究对象特性的工况参数与控制系统的控制器参数联系起来，建立模糊粗调机制，然后根据实际系统误差及其变化率进一步微调控制器参数。仿真结果表明，用这种方法建立的汽压控制系统具有较好的控制品质和较强的适应能力。     

基于ANFIS的循环流化床锅炉燃烧系统控制研究

循环流化床锅炉的燃烧系统是一个时变、大滞后、多变量强耦合的复杂对象,常规的PID控制效果不佳.为了更好地解决这类对象的控制问题,提出了一种新型的控制方案,基于自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)设计自适应模糊神经网络控制器.将其应用到循环流化床锅炉燃烧系统控制中,利用Matlab对该控制系统进行仿真,并与常规PID...     

基于神经网络辨识的模糊预测函数控制

针对生产过程中存在的滞后性、时变性、不确定性和变工况等特点及预测函数控制中模型失配的影响的情况,提出了基于神经网络辨识参数、通过模糊推理对控制量进行补偿的解决方案。并将基于神经网络辨识的模糊补偿预测函数控制应用于锅炉燃烧控制系统,通过连续系统仿真,结果表明这种控制器具有较强的鲁棒性。     

锅炉燃烧系统改造优化的应用研究

针对目前很多工业锅炉由于燃烧组织的不合理以及操作、管理水平的偏低,存在着效率偏低以及污染严重的问题,同时由于锅炉的非线性、大惯性和滞后性的特点,对于锅炉系统特别是燃烧系统很难建立准确的数学模型,使得传统的基于模型的控制方法难以适用。设计了一套自寻优串级模糊控制系统。该系统引入炉膛辐射能的概念,用此信号前馈来及时反映燃料量的变化。同时,采用了自寻优参数模糊控制器来提高控制品质。利用实际现场数据对该方法进行了仿真验证,该系统具有良好的控制效果,明显提高了锅炉燃烧系统的控制效果。     

基于粒子群的模糊神经网络

近年来循环流化床锅炉因其高效、低污染、低成本等特点得到了迅速的发展,但由于其燃烧过程十分复杂很难建立被控对象准确的数学模型,因此难以实现常规方法的控制。设计了一个模糊神经控制器并进行了仿真研究,用改进的粒子群优化算法对控制器的初值进行离线优化训练,仿真结果表明,优化后的模糊神经网络控制器对控制对象具有良好的控制性能。该控制方法可用于流化床锅炉燃烧系统等复杂过程的控制。     

一类自适应模糊控制方法研究及在锅炉汽温控制中的应用

尽管模糊控制技术适合于控制具有非线性和不确定性的对象，但常规的模糊控制系统缺乏自适应能力，限制了模糊控制技术的广泛应用。该文针对PD型模糊控制器，首先研究了模糊控制器相关参数与控制系统品质之间的关系，在此基础上，进一步提出了该类模糊控制器的参数校正方法，从而使所提出的模糊控制系统具有一定的自适应能力。论文最后将文中的自适应模糊控制方法应用到锅炉过热蒸汽温度控制中，取得了良好的控制效果。     

燃烧控制系统智能控制

本文采用专家控制与传统控制方法相结合的方法，实现了锅炉燃烧控制系统的智能控制，文中设计了应用于锅炉送风量控制子系统的专家控制器，其模型采用产生式规则描述，弥补了原有控制系统的缺陷，具有很好的经济性和实用性，此专家控制器的控制规则可以在现场的实际过程控制中不断修改，完善，具有较强的通用性。     

锅炉燃烧控制的优化设计及应用

针对电厂锅炉燃烧过程非线性、干扰多、耦合性强等特性造成的准确控制上的困难,采用PID神经网络进行了燃烧控制系统的设计,通过仿真应用研究,结果表明在固定负荷下系统控制优于生产实践中的PID控制作用。     

基于模糊神经网络的锅炉蒸汽压力控制系统

蒸汽压力控制是锅炉控制系统中一个重要的环节，其控制质量的优劣直接影响到锅炉的安全和经济效益。本文将一种基于模糊神经网络的控制器应用到锅炉蒸汽压力控制当中，采用了模糊神经网络控制技术与自寻优控制思想，可以在线自动调整控制规则。仿真结果表明这种控制器具有较强的适应性与稳定’陛，控制效果得到明显改善。     

基于动态特性机理分析的锅炉过热气温自适应模糊控制系统研究

本文在对某超临辊６００ＭＷ直流锅炉高温过热器动态特性进行机理分析的基础上，研究了锅炉主要工况参数对过热气温过程动态特性的影响，提出了一种新颖的自适应模糊汽温控制系统。仿真结果表明，用这种方法建立的汽温控制系统具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

热电厂锅炉系统的先进控制

本文通过对热电厂锅炉控制系统中的几个主要控制系统的设计，介绍了锅炉燃烧系统和水位系统的先进控制应用。     

多目标进化算法在电站锅炉燃烧优化控制系统设计中的应用

构造了一种基于最小二乘支持向量机和多目标进化算法的锅炉燃烧优化控制系统，通过从电厂分散控制系统（DCS）上采集数据，利用最小二乘曼持向量机对锅炉燃烧特性建模，并通过样本的机器学习，提出了以锅炉效率与NOx排放量为组合的锅炉燃烧多目标优化模型行工况寻优，根据模糊集理论在Pareto解集中求得满意解采用基于Pareto最优概念的多目标进化算法实现运获得锅炉燃烧优化调整方式。